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Jev란 무엇인가? 글을 쓰지 않고 ‘판단’하는 AI가 주목받는 이유
TypeSafe AI의 Jev는 답변을 쓰는 대신 선택·점수·확률을 반환하는 System One 모델입니다. LLM과의 차이, 속도·비용과 무환각 주장의 한계, 효과적인 활용 예와 시작법까지 정리합니다.
클로드(Claude)가 공개한 모델 별 차이, 답변 태도는 어떻게 다를까?
소넷 4.6은 아이디어를 긍정하고, 오퍼스 4.7은 잘못된 전제를 반박하는 행동이 두드러졌습니다. Anthropic의 대화 30만 건 분석으로 클로드 모델별 답변 태도와 한국어·영어의 차이를 짚습니다.
블레이드 러너 2049의 조이로 보는 개인화 AI — '내 AI'는 어떻게 만들어지는가
《블레이드 러너 2049》의 조이를 사고실험으로 삼아 범용 AI가 메모리·지속 상태·도구 접근·행동 권한을 더하며 개인 에이전트로 바뀌는 구조와 통제 기준을 설명합니다.
같은 AI 모델인데 성능이 다른 이유 — AI 하네스가 결과를 바꾸는 방식
AI 하네스는 모델의 컨텍스트 유지, 도구 호출, 실패 처리, 승인과 sandbox를 관리하는 실행 시스템입니다. 같은 GPT-5.6 Sol의 ARC-AGI-3 결과가 13.3%에서 38.3%로 달라진 사례를 중심으로 모델 밖의 성능 변수를 설명합니다.